Increased dose of diuretics correlates with severity of heart failure and renal dysfunction and does not lead to reduction of mortality and rehospitalizations due to acute decompensation of heart failure; data from AHEAD registry
Notice bibliographique
Résumé
Kontext: Diuretika jsou doporuÄena ke kontrole symptomĹŻ kongesce a retence tekutin u pacientĹŻ se srdeÄnĂm selhĂĄnĂm, ale jejich vliv doposud nebyl zkoumĂĄn v randomizovanĂ˝ch klinickĂ˝ch studiĂch. ExistujĂ konfliktnĂ data o moĹžnĂŠm pozitivnĂm a negativnĂm ĂşÄinku v zĂĄvislosti na dĂĄvce kliÄkovĂŠho diuretika. CĂlem naĹĄĂ analĂ˝zy je vyhodnotit, zda by relativnÄ malĂŠ zvýťenĂ dĂĄvky furosemidu mohlo snĂĹžit vĂ˝skyt rehospitalizacĂ pro akutnĂ dekompenzaci a/nebo celkovou mortalitu.Metody a vĂ˝sledky: Celkem jsme vyhodnotili 1 119 pacientĹŻ pĹijatĂ˝ch pro akutnĂ dekompenzaci srdeÄnĂho selhĂĄnĂ, kteĹĂ byli propuĹĄtÄni do domĂĄcĂho oĹĄetĹovĂĄnĂ ve stabilizovanĂŠm stavu. VĹĄichni pĹeĹživĹĄĂ pacienti byli sledovĂĄni po dobu nejmĂŠnÄ dvou let. PrimĂĄrnĂm cĂlovĂ˝m ukazatelem byla kombinace opakovanĂŠ hospitalizace pro akutnĂ srdeÄnĂ selhĂĄnĂ a celkovĂŠ mortality. PrimĂĄrnĂ analĂ˝za prokĂĄzala vĂ˝znamnĂŠ rozdĂly v charakteristikĂĄch a prognĂłze mezi pacienty, kteĹĂ nemuseli uĹžĂvat ŞådnĂĄ kliÄkovĂĄ diuretika, a tÄmi, jimĹž bylo nutno podĂĄvat furosemid v dĂĄvce > 125 mg. Srovnali jsme proto skupinu pacientĹŻ uĹžĂvajĂcĂch furosemid v nĂzkĂ˝ch dĂĄvkĂĄch (10-40 mg) se skupinou uĹžĂvajĂcĂch pouze vysokĂŠ dĂĄvky furosemidu (41-125 mg). VyĹĄĹĄĂ dĂĄvka diuretika korelovala se zĂĄvaĹžnostĂ onemocnÄnĂ (niŞťà systolickĂ˝ krevnĂ tlak, NYHA III, niŞťà ejekÄnĂ frakce levĂŠ komory, vyĹĄĹĄĂ hodnoty kreatininu). DlouhodobÄ byly mortalita a poÄty opakovanĂ˝ch hospitalizacĂ niŞťà ve skupinÄ s niŞťĂmi dĂĄvkami diuretik (p = 0,037, resp. p = 0,036), avĹĄak po adjustaci pĂĄrovĂĄnĂm podle propensity skĂłre (propensity score matching) byla incidence primĂĄrnĂho cĂlovĂŠho ukazatele v obou skupinĂĄch srovnatelnĂĄ.ZĂĄvÄr: DĂĄvka kliÄkovĂŠho diuretika doporuÄenĂĄ pacientĹŻm s akutnĂm srdeÄnĂm selhĂĄnĂm pĹi jejich propuĹĄtÄnĂ z nemocnice koreluje se zĂĄvaĹžnostĂ srdeÄnĂho selhĂĄnĂ. VyĹĄĹĄĂ dĂĄvka furosemidu (41-125 mg) ve srovnĂĄnĂ s niŞťà dĂĄvkou (10-40 mg) mĂĄ po adjustaci obou skupin pacientĹŻ pomocĂ propensity skĂłre neutrĂĄlnĂ vliv na vĂ˝skyt kombinovanĂŠho cĂlovĂŠho ukazatele mortality a/nebo rehospitalizacĂ pro akutnĂ dekompenzaci srdeÄnĂho selhĂĄnĂ. V ŞådnĂŠm pĹĂpadÄ tato relativnÄ vyĹĄĹĄĂ dĂĄvka nemÄla pozitivnĂ ĂşÄinky na snĂĹženĂ rizika rehospitalizacĂ/mortality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».